Última actualización: 16/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Introducción a la modelización estadística
(16485)
Titulación: Doble Grado Ciencia e Ingeniería de Datos - Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación (371)


Coordinador/a: RUIZ MORA, CARLOS

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Formación Básica
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:

Rama de Conocimiento: Ciencias Sociales y Jurídicas



Objetivos
COMPETENCIAS ESPECIFICAS: Adquirir conocimientos y comprensión para: 1. Definir poblaciones que puedan ser estudiadas estadísticamente 2. Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población 3. Realizar hipótesis respecto de una distribución 4. Contrastar hipótesis respecto a los parámetros del modelo elegido 5. Evaluar el ajuste del modelo a la realidad experimental 6. Comprender las limitaciones de los métodos utilizados y las condiciones bajo las cuales pueden ofrecer respuestas inapropiadas 7. Desarrollar los métodos anteriores usando software estadístico COMPETENCIAS TRANSVERSALES: 1. Capacidad de análisis y síntesis 2. Conocimientos del uso de software estadístico 3. Resolución de problemas 4. Trabajo en equipo 5. Razonamiento crítico 6. Comunicación oral y escrita
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a la inferencia estadística. 1.1. Población y muestra 1.2. Muestreo aleatorio 1.3. Principales distribuciones en el muestreo 1.4. Estimación puntual de parámetros 1.4.1. Definición 1.4.2. Método de los momentos 1.4.3. Máxima verosimilitud 2. Intervalos de confianza para una población 2.1. Introducción 2.2. IC para la media 2.2.1. Población normal con varianza conocida 2.2.2. Muestras grandes 2.2.3. Población normal con varianza desconocida 2.3. IC para la proporción 2.3.1. Muestras grandes 2.4. IC para la varianza 2.4.1. Población normal 3. Contraste de hipótesis para una población 3.1. Introducción 3.2. Errores Tipo I y Tipo II 3.3. Potencia de un contraste 3.4. P-valor 3.5. Contraste de hipótesis para la media 3.5.1. Población normal con varianza conocida 3.5.2. Muestras grandes 3.5.3. Población normal con varianza desconocida 3.6. Contraste de hipótesis para la proporción. 3.6.1. Muestras grandes 3.7. Contraste de hipótesis para la varianza 3.7.1. Población normal 4. Inferencia estadística para dos poblaciones. 4.1. Introducción 4.2. Diferencia de medias 4.2.1. Poblaciones normales con varianzas conocidas 4.2.2. Muestras grandes 4.2.3. Poblaciones normales con varianzas desconocidas 4.2.4. Poblaciones normales con varianzas iguales pero desconocidas 4.2.5. Poblaciones normales, muestras pareadas. 4.3. Diferencia de proporciones 4.3.1. Muestras grandes 4.4. Ratio de varianzas 4.4.1. Poblaciones normales 5. Análisis de la varianza 5.1. Introducción 5.2. One-way ANOVA 5.3. Tabla ANOVA 5.4. Comparaciones múltiples 5.5. Two-way ANOVA 6. Bondad de ajuste 6.1. Introducción 6.2. Test de Chi-cuadrado 6.3. Test de Kolmogorov-Smirnov 6.4. Herramientas gráficas
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
- Clases magistrales: Presentación de conceptos, desarrollo de la teoría y ejemplos, 2.2 ECTS - Clases de resolución de problemas: 2.2 ECTS - Prácticas de ordenador: 0.6 ECTS -- 4 PRÁCTICAS - Sesiones de evaluación (exámenes de evaluación continua y examen final): 1 ECTS
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • MONTGOMERY, D.C., RUNGER, G.C.. Probabilidad y Estadística aplicadas a las ingenierías. Limusa Wiley. 2002
  • Navidi, W. Estadística para ingenieros y científicos. McGraw-Hill. 2006
Bibliografía complementaria
  • GUTTMAN, L., WILKS, S.S., HUNTER, J.S. . Introductory Engineering Statistics. . Wiley. . 1992
  • Newbold, P.. Statistics for Business and Economics.. Prentice-Hall.. 1995.
  • PEÑA, D.. Regresión y Diseño de Experimentos.. Alianza Editorial.. 2002
  • PEÑA, D. . Fundamentos de Estadística.. Alianza Editorial.. 2001

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.